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Introducción a los métodos cuantitativos
PhD en Estadística, MSc en Analytics & Big Data, MSc en Estadística. Con 20 años de experiencia, actual director de analítica en el CNC, miembro del comité de expertos en pobreza en el DANE y consultor de la División de Estadística de la CEPAL. Ex-decano de la Facultad de Estadística USTA, ex-director de operaciones en el ICFES, PM CEV …
Puedes encontrarme en:
Familiarizar a los estudiantes en el uso de herramientas para el análisis cuantitativo de datos aplicada a los estudios de desarrollo.
Presentar las cuestiones prácticas y críticas en el uso de métodos de análisis cuantitativo de datos.
Resultados de aprendizaje
Al finalizar el curso, los y las estudiantes estarán en capacidad de:
Aplicar los principales métodos de análisis cuantitativo (análisis de regresión, técnicas de análisis multivariado).
Combinar distintas herramientas para el análisis cuantitativo.
Es un curso de nivel intermedio donde se abordan temas de métodos descriptivos, inferenciales, métodos supervisados y no supervisados.
El enfoque del curso es práctico, a través de ejercicios hechos con los estudiantes. Usaremos el software estadístico R Studio. No nos concentraremos en demostraciones y pruebas formales. El curso tiene un énfasis aplicado.
Sesiones de repaso y aclaración de inquietudes con el Monitor alternadas semanalmente con nuestras sesiones.
¿Por qué considera que la analítica de los datos es importante dentro del proceso de la toma de decisiones o de orientación de políticas?
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Husson, F., Lê, S., & Pagès, J. (2017). Exploratory multivariate analysis by example using R. CRC press.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2006). Multivariate data analysis 6th Edition. https://doi.org/10.1201/9780367409913
Aldás Manzano, J., & Uriel Jiménez, E. (2017). Análisis multivariante aplicado con R. Ediciones Paraninfo, SA.
Diapositivas disponibles en GitHub.